dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ | es_AR |
dc.contributor.advisor | Modi,Lionel | |
dc.contributor.author | Ogando, Benjamín | es_AR |
dc.date.accessioned | 2022-09-09T20:09:51Z | |
dc.date.available | 2022-09-09T20:09:51Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11282 | |
dc.description.abstract | La búsqueda de un portfolio óptimo es el proceso de determinar la mejor combinación de activos disponibles en los mercados para invertir con el objetivo de maximizar el retorno esperado en relación con el riesgo asumido, buscando una exposición a estos riesgos lo más balanceada posible. A través de distintas estrategias y enfoques, inversores enfrentan dicha tarea a diario con la idea de obtener retornos superiores a los de un benchmark y/o la competencia.
A lo largo de los años, diferentes autores han propuesto distintas teorías y modelos para alcanzar el portfolio óptimo, cada uno bajo sus propias restricciones y definiciones de “óptimo”. Desde lo más clásico, allá por 1952, con Harry Markowitz, padre de la teoría moderna de portfolios y la primera aproximación de inversores diversificando capital en distintos activos riesgosos en función de su media y varianza esperada. Hacia los años 60s, partiendo y continuando lo propuesto por la teoría de construcción de porfolios de Markowitz, otro grupo de investigadores con William Sharpe y John Lintner a la cabeza, desarrollaron una teoría primordial para explicar la formación de precios de mercado de los activos denominada Capital Asset Pricing Model o, simplemente, CAPM. A partir de allí, las contribuciones de autores sobre propuestas para construcción de carteras fueron múltiples, destacándose Eugene Fama y Kenneth French y su modelo multi-factores como una extensión de CAPM, hasta lo más contemporáneo y reciente de Marcos López de Prado involucrando algoritmos de mayor complejidad técnica y un enfoque en la equitativa exposición a riesgos idiosincráticos de los distintos activos y sectores económicos. | es_AR |
dc.format.extent | 56 p. | es_AR |
dc.format.medium | application/pdf | es_AR |
dc.language | spa | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
dc.subject | Activos financieros | es_AR |
dc.subject | Riesgo | es_AR |
dc.subject | Análisis de inversiones | es_AR |
dc.subject | Mercados Financieros | es_AR |
dc.title | Estrategias de construcción de portfolios: óptimas vs. naive | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_AR |
dcterms.description.tableOfContents | 1. Introducción 3; 2. Universo de activos 4; 2.1 Clases de activos 4; 2.2 Vehículos de inversión colectiva 4; 2.3 Set de activos a utilizar 7; 3. Análisis descriptivo 11; 4. Tasa libre de riesgo 14; 5. Estrategias de construcción de portfolios 15; 5.1 Mean-Variance 16; 5.2 Fama-French 5 factores 20; 5.3 Risk Parity 23; 5.4 Hierarchical Risk Parity 25; 6. Portfolio Benchmark “1/N” 29; 7. Metodología para la evaluación de performance 31; 7.1 Muestreo 31; 7.2 Medida de performance 36; 8. Resultados 39; 9. Conclusiones 49 | es_AR |
thesis.degree.name | Maestría en Finanzas | es_Ar |
thesis.degree.grantor | Universidad Torcuato Di Tella | es_Ar |
thesis.degree.grantor | Escuela de Negocios | es_Ar |
dc.subject.keyword | Portfolio de negocios | es_AR |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |